我注意到一些较新的TensorFlow版本与较旧的CUDA和cuDNN版本不兼容 . 是否存在兼容版本的概述,甚至是官方测试组合的列表?我在TensorFlow文档中找不到它 .
检查CUDA版本:
cat /usr/local/cuda/version.txt
和cuDNN版本:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
以下链接概述了Linux,macOS和Windows上正式支持/测试的CUDA和TensorFlow组合:
https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations
(数字2018年9月23日更新)
(图更新于2018年5月31日)
https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations中给出的兼容性表不包含cuda和cuDNN的特定次要版本 . 它通常仅列为cuda = 9且cuDNN = 7 . 但是,如果不满足特定版本,则会出现错误 .
对于 tensorflow-gpu==1.12.0 和 cuda==9.0 ,兼容的 cuDNN 版本为 7.1.4 ,可在注册后从here下载 .
tensorflow-gpu==1.12.0
cuda==9.0
cuDNN
7.1.4
您可以使用检查您的cuda版本nvcc --version
nvcc --version
cuDNN版本使用cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
tensorflow-gpu版本使用pip freeze | grep tensorflow-gpu
pip freeze | grep tensorflow-gpu
2 回答
检查CUDA版本:
和cuDNN版本:
以下链接概述了Linux,macOS和Windows上正式支持/测试的CUDA和TensorFlow组合:
https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations
(数字2018年9月23日更新)
(图更新于2018年5月31日)
https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations中给出的兼容性表不包含cuda和cuDNN的特定次要版本 . 它通常仅列为cuda = 9且cuDNN = 7 . 但是,如果不满足特定版本,则会出现错误 .
对于
tensorflow-gpu==1.12.0
和cuda==9.0
,兼容的cuDNN
版本为7.1.4
,可在注册后从here下载 .您可以使用检查您的cuda版本
nvcc --version
cuDNN版本使用
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
tensorflow-gpu版本使用
pip freeze | grep tensorflow-gpu